MR-UIE: Multi-Perspective Reasoning with Reinforcement Learning for Universal Information Extraction

📄 arXiv: 2509.09082v1 📥 PDF

作者: Zhongqiu Li, Shiquan Wang, Ruiyu Fang, Mengjiao Bao, Zhenhe Wu, Shuangyong Song, Yongxiang Li, Zhongjiang He

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-11

💡 一句话要点

提出MR-UIE，结合强化学习与多视角推理，提升通用信息抽取在复杂结构化输出场景下的性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 通用信息抽取 强化学习 多视角推理 大型语言模型 结构化输出

📋 核心要点

  1. 现有通用信息抽取方法在处理复杂模式和多步推理的结构化输出场景时，大型语言模型的性能不足。
  2. MR-UIE的核心思想是将大型语言模型从被动抽取器转变为主动推理器，通过强化学习与多视角推理相结合实现。
  3. 实验结果表明，MR-UIE在多个信息抽取基准测试中，显著提升了跨领域的抽取精度，并在多个数据集上超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在各个研究领域展现了强大的能力。然而，它们在通用信息抽取(UIE)方面的表现仍然不足，尤其是在处理涉及复杂模式描述和需要多步骤推理的结构化输出场景时。虽然现有的方法通过上下文学习和指令微调来增强LLMs的性能，但仍然存在显著的局限性。为了提高模型的泛化能力，我们提出将强化学习(RL)与多视角推理相结合，用于信息抽取(IE)任务。我们的工作将LLMs从被动的抽取器转变为主动的推理器，使它们不仅能够理解要抽取什么，还能够理解如何推理。在多个IE基准上进行的实验表明，MR-UIE始终如一地提高了跨领域的抽取精度，并在多个数据集上超越了最先进的方法。此外，将多视角推理融入RL显著增强了复杂IE任务中的泛化能力，突出了推理在具有挑战性的场景中的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用信息抽取（UIE）任务中，大型语言模型（LLMs）在处理复杂模式描述和需要多步骤推理的结构化输出场景时表现不足的问题。现有方法，如上下文学习和指令微调，虽然能提升LLMs的性能，但泛化能力仍然有限，难以应对复杂的信息抽取需求。

核心思路：论文的核心思路是将LLMs从被动的抽取器转变为主动的推理器。通过引入强化学习（RL），使模型能够学习如何在复杂的模式下进行多步骤推理，从而更好地理解“如何”抽取信息，而不仅仅是“抽取什么”。多视角推理则帮助模型从不同角度理解信息，提升推理的准确性和鲁棒性。

技术框架：MR-UIE的技术框架主要包含以下几个模块：1) LLM作为基础模型，负责信息的初步抽取和理解；2) 强化学习模块，通过奖励机制引导LLM进行更有效的推理和抽取；3) 多视角推理模块，从不同角度分析输入信息，提供更全面的上下文信息；4) 策略网络，用于学习最优的推理策略，指导LLM的抽取过程。整体流程是，首先LLM对输入文本进行初步分析，然后多视角推理模块提供补充信息，策略网络根据当前状态选择下一步的推理动作，强化学习模块根据抽取结果给出奖励，最终LLM输出结构化的信息抽取结果。

关键创新：MR-UIE最重要的技术创新点在于将强化学习与多视角推理相结合，用于通用信息抽取任务。这使得模型能够主动学习推理策略，而不是仅仅依赖于预训练的知识。与现有方法的本质区别在于，MR-UIE不再是一个被动的抽取器，而是一个能够主动进行推理和决策的智能体。

关键设计：在强化学习模块中，奖励函数的设计至关重要，它直接影响模型的学习效果。论文可能采用了基于抽取结果准确率的奖励函数，即正确抽取的信息越多，奖励越高。在多视角推理模块中，可能采用了不同的信息表示方法，例如基于知识图谱的表示、基于语义角色的表示等。策略网络可能采用了深度神经网络，例如Transformer或LSTM，用于学习最优的推理策略。具体的参数设置和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MR-UIE在多个信息抽取基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。具体的数据提升幅度未知，但摘要中提到MR-UIE在跨领域抽取精度上始终如一地提升，并且在复杂IE任务中，多视角推理显著增强了泛化能力，表明该方法在实际应用中具有很强的竞争力。

🎯 应用场景

MR-UIE具有广泛的应用前景，例如智能客服、金融风控、舆情分析、知识图谱构建等领域。它可以帮助企业和机构从海量文本数据中自动抽取结构化信息，提高信息处理效率和决策质量。未来，该技术有望应用于更复杂的场景，例如跨语言信息抽取、多模态信息抽取等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate robust capabilities across diverse research domains. However, their performance in universal information extraction (UIE) remains insufficient, especially when tackling structured output scenarios that involve complex schema descriptions and require multi-step reasoning. While existing approaches enhance the performance of LLMs through in-context learning and instruction tuning, significant limitations nonetheless persist. To enhance the model's generalization ability, we propose integrating reinforcement learning (RL) with multi-perspective reasoning for information extraction (IE) tasks. Our work transitions LLMs from passive extractors to active reasoners, enabling them to understand not only what to extract but also how to reason. Experiments conducted on multiple IE benchmarks demonstrate that MR-UIE consistently elevates extraction accuracy across domains and surpasses state-of-the-art methods on several datasets. Furthermore, incorporating multi-perspective reasoning into RL notably enhances generalization in complex IE tasks, underscoring the critical role of reasoning in challenging scenarios.